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title: "Gemini 4 glänzt in Tests, schwächelt aber in der Praxis, klagen Google-Mitarbeiter"
description: "Google hat mit der Einführung seines KI-Flaggschiffs Gemini 4 Argon begonnen. Trotz starker Testergebnisse beklagen Mitarbeiter Kodierungsprobleme und hohe Betriebskosten."
date: 2026-10-03T10:53:26.000Z
lang: de
url: https://xab.info/de/posts/gemini-4-glaenzt-in-tests-schwaechelt-aber-in-der-praxis
tags: [google, gemini-4, artificial-intelligence, deepmind, software-development]
publisher: "XAB.info"
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# Gemini 4 glänzt in Tests, schwächelt aber in der Praxis, klagen Google-Mitarbeiter

![Google Gemini 4 Künstliche Intelligenz Schnittstelle auf einem Computerbildschirm](https://xab.info/media/2026/10/03/gemini-4-horosha-v-testah-no-buksuet-v-rabote/gemini-4-horosha-v-testah-no-buksuet-v-rabote-1.webp)

## 🎯 Key Points

- Gemini 4 Argon zeigte hervorragende Benchmarks, stieß jedoch auf interne Kritik von Google-Mitarbeitern.
- Das Modell hat Probleme beim Programmieren (insbesondere Frontend) und hohe Betriebskosten.
- Der Erfolg des Modells ist entscheidend für die Integration von KI in alle Google-Ökosystemdienste.

Google hat mit der Einführung seines lang erwarteten KI-Flaggschiffmodells Gemini 4 Argon begonnen, doch innerhalb des Tech-Giganten wachsen ernsthafte Zweifel. Mitarbeiter weisen darauf hin, dass die Neuentwicklung trotz beeindruckender Ergebnisse in Standard-Benchmarks bei angewandten Aufgaben deutlich bescheidenere Leistungen zeigt, insbesondere im Bereich der Programmierung.

### Testmerkmale und reale Leistung

Das Google-Management stellte das Modell Gemini 4 Argon einem engen Kreis von Cybersicherheits-Partnern vor und versprach, den Zugang für Abonnenten kostenpflichtiger Tarife zu erweitern. Offizielle Vertreter betonen, dass die Neuheit in einigen Tests die Konkurrenz übertroffen und ein hohes Sicherheitsniveau demonstriert habe. Dennoch verweisen Quellen innerhalb des Unternehmens auf eine erhebliche Kluft zwischen Labortests und realer Effizienz, wodurch die Modelle Schwierigkeiten mit Frontend-Entwicklung und komplexen Praxisszenarien haben.

### Widersprüchliche Daten

Die Haltung zu den Fähigkeiten von Gemini 4 innerhalb von Google ist gespalten. Kritiker argumentieren, dass das Modell der Konkurrenz von Anthropic und OpenAI bei Geschwindigkeit und Code-Generierungsqualität hinterherhinkt und kritisieren zudem seine übermäßige Größe, die den Betrieb zu teuer macht. Gleichzeitig betonen das offizielle Management und einige Ingenieure, dass das Modell strengen Tests unterzogen wurde, dementieren Gerüchte über seine Ineffizienz und verweisen auf das absolute Vertrauen in das DeepMind-Team.

### Bedeutung für das Google-Ökosystem und Marktrisiken

Der Erfolg von Gemini 4 ist für das Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da verschiedene Modifikationen der Gemini-Reihe in alle Schlüsselprodukte des Ökosystems integriert werden, darunter Suche, Maps, Gmail und der Chrome-Browser. Experten vermuten, dass sich Google möglicherweise zu sehr auf das sogenannte Benchmarking konzentriert hat — die Optimierung der KI ausschließlich für Tests auf Kosten des praktischen Nutzens. Inmitten des Wettbewerbs mit KI-Agenten von OpenAI und Anthropic könnte jede Verzögerung oder Schwachstelle bei der Positionierung neuer Plattformen das Unternehmen erhebliche Marktanteile kosten.

## 🔍 Fact-Check Verification

- [Gemini 4 хороша в тестах, но буксует в работе — пожаловались сотрудники Google window-new](https://3dnews.ru/1149426/gemini-4-horosha-v-testah-no-buksuet-v-rabote-pogalovalis-sotrudniki-google) - Основной источник информации о проблемах с новой моделью внутри Google.
- [Gemini 4 Argon уже оптимизирует инфраструктуру Google и переписывает код](https://habr.com/ru/companies/bothub/news/1088822/) - Детали внутреннего внедрения модели в инфраструктуру компании.
- [Google представила Gemini 4 Argon: главная задача ИИ-модели — искать и устранять уязвимости сайтов](https://rb.ru/news/google-predstavila-gemini-4-argon-glavnaya-zadacha-ii-modeli-iskat-i-ustranyat-uyazvimosti-sajtov/) - Информация о представлении модели партнерам по кибербезопасности.
- [Google родил терминатора для переписывания легаси: встречаем Gemini 4 Argon](https://www.securitylab.ru/news/578133.php) - Дополнительный контекст задач модели по переписыванию кода.

## ❓ FAQ

### Q: Was ist das Hauptproblem bei Gemini 4 Argon?
**A:** Google-Mitarbeiter stellen fest, dass das Modell trotz guter Benchmark-Ergebnisse in der Praxis schwächelt und Probleme beim Programmieren hat.

### Q: Wo soll Gemini 4 eingesetzt werden?
**A:** Das Modell und seine Modifikationen werden in alle wichtigen Google-Produkte integriert, darunter KI-Suchantworten, Maps, Gmail und den Chrome-Browser.